Overlapped 10 1

Overlapped 10-1은 컴퓨터 비전 분야에서 모델의 일반화 능력과 효율성을 향상시키기 위한 다중 작업 학습 프레임워크입니다. 이 방법은 기저 특징 표현을 공유하고 여러 관련 작업을 동시에 최적화하여 더 깊은 특징 학습과 우수한 성능을 달성합니다. Overlapped 10-1의 목표는 대규모 주석 데이터에 대한 모델의 의존성을 줄이고 작업 간 시너지 효과를 통해 자원 활용을 개선하여 실제 응용에서 더 높은 정확도와 강건성을 보이는 것입니다. 그 적용 가치는 소수 샘플 학습(few-shot learning) 문제를 효과적으로 해결하고, 모델의 적응성과 확장성을 향상시켜 이미지 분류 및 객체 검출 등의 시나리오에 적합하다는 점에 있습니다.